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import streamlit as st
import os
import anthropic
# Initialisation de l'API de Anthropic avec la clé API
api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY", "my_api_key")
client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
st.title("💬 Chatbot avec Claude 3")
# Initialisation de l'état de la session pour stocker les messages s'il n'existe pas déjà
if "messages" not in st.session_state:
st.session_state["messages"] = []
# Affichage de tous les messages précédents
for msg in st.session_state.messages:
# Utiliser st.container pour mieux organiser l'affichage des messages
with st.container():
if msg["role"] == "user":
st.text(f"User: {msg['content']}")
else:
st.text(f"Assistant: {msg['content']}")
# Entrée pour les nouvelles questions avec un container en bas
with st.container():
prompt = st.text_input("Posez votre question :", key="chat")
if prompt:
if not api_key:
st.error("Clé API de Anthropic non trouvée. Veuillez définir la variable d'environnement ANTHROPIC_API_KEY.")
st.stop()
# Ajouter le nouveau message utilisateur à l'état de la session
st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})
# Utiliser un indicateur pour montrer que le modèle génère une réponse
with st.spinner('Thinking...'):
response = client.messages.create(
model="claude-3-opus-20240229",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": msg["role"], "content": msg["content"]} for msg in st.session_state.messages]
)
# Récupérer et traiter le contenu de la réponse
if isinstance(response.content, list):
msg = " ".join(block.text for block in response.content)
elif isinstance(response.content, dict) and 'text' in response.content:
msg = response.content['text']
else:
msg = str(response.content)
# Ajouter et afficher la réponse de l'assistant
st.session_state.messages.append({"role": "assistant", "content": msg})
st.text(f"Assistant: {msg}")